基于BP神经网络算法的烟草机械塑料齿轮早期故障监测与优化

作者：王欣^*; 卢俊; 徐智; 张家海

来源：塑料科技, 2021, 49(02): 91-94.

DOI：10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2021.02.023

• 烟草机械
• 塑料齿轮
• 人工神经网络
• 故障识别
• 激活函数

基于人工神经网络的故障识别方法,对塑料齿轮的早期故障信号进行检测,实时发现齿轮故障的进化状态。推导了人工神经网络在塑料齿轮信号监测中的理论模型,比较了不同激活函数对模型结果的影响。选取了磨损、胶合、裂纹、断齿以及正常齿轮的信号进行研究,结果表明:验证集损失和训练集损失随着迭代次数的增加而一直降低;当模型中神经元数目为240时,模型测试识别的准确率约为98.6%。

• 单位
  江苏中烟工业有限责任公司南京卷烟厂; 三江学院